[发明专利]图像隐藏信息检测的方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明涉及图像隐藏信息检测的方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于图像检测技术领域。所述方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入经过训练的反隐私隐藏检测模型；隐私隐藏检测模型为基于深度学习的卷积神经网络模型；根据反隐私隐藏检测模型的输出，得到待检测图像的隐藏信息的检测结果；其中，反隐私隐藏检测模型通过以下步骤训练得到：将预设数据库中的每N张图像样本设为一个批次，N为大于或等于2的整数；所述图像样本为包含隐藏的载密信息的图像；按批次将图像样本输入待训练的卷积神经网络模型参与训练，直到满足训练结束条件。本发明有利于提高图像中隐私信息的检测精度。

技术领域

本发明涉及图像检测技术领域，特别是涉及图像隐藏信息检测的方法、图像隐藏信息检测的装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

图像隐私隐藏技术是一种将隐私信息嵌入至图像中，从而达到隐秘通信目的的技术。它利用图像边缘点等结构将隐私信息进行隐藏，包含隐私信息的图像经过公共信道进行传输，接收方根据密钥和特定的提取方法将隐私信息从图像中提取出来。图像隐私隐藏技术的特点在于，能够在不被第三方发现的情况下传递隐私信息。然而，图像隐私隐藏技术也被某些不法分子利用，他们借助隐私隐藏技术，将违法信息隐藏在图像中进行传递，为社会安全带来巨大挑战。

图像隐私隐藏技术通常利用图像的边缘结构等嵌入隐私信息；在边缘等位置嵌入隐私信息，肉眼难以发现载密图像与原图的区别。在实践中，图像反隐私隐藏技术通过对图像分块，进行块结构的研究，对图像中嵌入的隐私信息进行检测。

然而，在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中存在如下问题：基于图像分块的图像隐私检测方法，在图像嵌入隐私信息较少时，表现不佳，难以有效检测处图像中隐藏的隐私信息。

发明内容

基于此，有必要针对现有方式在图像嵌入隐私信息较少时，难以有效检测处图像中隐藏的隐私信息问题，提供一种图像隐藏信息检测的方法、装置、计算机设备和存储介质。

一方面，本发明实施例提供一种图像隐藏信息检测的方法，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入经过训练的反隐私隐藏检测模型；所述反隐私隐藏检测模型为基于深度学习的卷积神经网络模型；

根据所述反隐私隐藏检测模型的输出，得到所述待检测图像的隐藏信息的检测结果；

其中，所述反隐私隐藏检测模型通过以下步骤训练得到：

将预设数据库中的每N张图像样本设为一个批次，N为大于或等于2的整数；所述图像样本为包含隐藏的载密信息的图像；

按批次将图像样本输入待训练的卷积神经网络模型参与训练，直到满足训练结束条件；

将所述数据库中所有图像样本参与所述卷积神经网络模型训练一次作为一轮训练，每训练M轮，所述卷积神经网络模型的学习率按照设定比例降低；M为大于或等于2的整数。

在其中一个实施例中，包括：

所述卷积神经网络的学习率初始化为0.0001；每训练10轮，所述卷积神经网络模型的学习率减半。

在其中一个实施例中，还包括：

收集图像样本；

对所述图像样本进行预处理，包括将所述图像样本归一化为256*256像素，以及设置所述图像样本的维数为3维；

对预处理之后的图像样本进行隐私嵌入处理，得到载密图像样本；

根据多个所述载密图像样本，构建所述数据库。

在其中一个实施例中，在将所述待检测图像输入经过训练的反隐私隐藏检测模型之前，还包括：